服务器评测
如果你用Linux perf tool的top命令做热点纠察时，你会发现，前10名嫌疑犯里面肯定有好几个都是锁！
在进行并行多处理时，不可避免地会遇到锁的问题，这是不可避免的，因为这一直以来也许是保护共享数据的唯一方式，被保护的区域就是临界区。而我们知道，锁的开销是巨大的，因为它不可避免地要么等待，要么让别人等待，然而这并不是开销的本质，开销的本质在于很多锁都采用了“原子操作”这么一个技术，如此一个原子操作会对总线或者cache一致性造成很大的影响，比如要对一个变量进行原子加1，不要认为它很简单，其实背后会有很多不希望的操作，在某架构的处理器上，首先要LOCK总线，这意味着LOCK不解除期间，其它处理器不能访存(起码是内存的某些区域)，可能还要涉及到刷cache，或者触发cache一致性操作…这还不算最猛的打击，在某些架构上，存在内存栅栏，它会刷掉CPU的流水线，刷掉cache，几乎所有的为优化而设计的方案全部失效，当然，这是代价，收益就是你保护了临界区。
你要保护临界区，你要付出代价，这个代价如果用复杂的锁来支付的话，未免有点大。非要这样子吗？也许是你的数据结构设计地不好，也许是你的代码流设计地不好，比如多个线程同时读共享数据，两个线程一个读一个写，能否采用环形缓冲区来减轻竞争呢？事实上很多诸如网卡，硬盘等共享外设驱动程序都是这么玩的，代码只要保证读指针和写指针不相互超越即可，这样可以最小化锁的使用，当然这只是一个非常简单的例子。
设计好的数据结构和代码流程是一方面，但是这个层次不够抽象，更好的方式就是设计一种更加优化的锁。读写锁这种不对称的锁应对读者多写者少的情景是一种优化的锁，它对读者的优待就是无需等待，只要没有写者就可以直接读，否则才等待。而对于写者，它需要等待所有读者的完成。这种读写的实现可以依赖于另一种叫做自旋锁的机制实现，我的一个实现如下所示：
typedef struct {
spinlock_t *spinlock;
atomic_t readers;
}rwlock_t;
static inline void rdlock(rwlock_t *lock)
{
spinlock_t *lck = lock->spinlock;
if (likely(!lock->readers++))
spin_lock(lck);
}
static inline void rdunlock(rwlock_t *lock)
{
spinlock_t *lck = lock->spinlock;
if (likely(!–lock->readers))
spin_unlock(lck);
}
static inline void wrlock(rwlock_t *lock)
{
spin_lock(lock->spinlock);
}
static inline void wrunlock(rwlock_t *lock)
{
spin_unlock(lock->spinlock);
}
很OK，不是吗？但是最好的方案就是彻底抛弃锁，彻底不用锁。
我曾经在设计我的转发表的时候，为了降低lock开销，我为每个CPU复制了一个局部的本地转发表，这些转发表是一致的，由路由表生成，心想这就可以避免竞争，然而，这些转发表总要面临更新问题，如何更新它们？？我最初采用的方式是采用IPI(处理器间中断)，在处理函数中，停掉处理线程，然后更新数据，最后开启线程，这样可以在处理期间避免lock。十分合理，不是吗？可是我想复杂了。
仔细看看读写锁的写锁，它鲁莽地进行了标准锁定操作，而读锁也是在第一个读者进来的时候采用了锁定动作。这些锁定操作导致的等待可以避免吗？看看我原始的IPI方案，停掉线程是为了防止读者读到错误的数据，实际上是将主动将执行流让位给了写者，写者先来，然后再看看读写锁中的写者，发现有读者存在时，没有主动地让位，而只是被动地等待，这种等待很无聊！
能否将我的方式和读写锁的方式结合呢？
怎么结合？按照刚刚的思路，无非就是为写者是被动等待还是抢先读者做一个决策！但是它还有一个别的选择，那就是先按照自己的流程写数据，不是写原始数据，而是写原始数据的一份拷贝(伟大的写时拷贝)，然后将这件事挂在一个未竟事务链表上直接走人，等待系统发现所有的读者都完成时用链表上的数据逐个覆盖原始数据。这是个多么好的结合，这就是伟大的RCU锁。读者的代价就是简单地标示一下有人读即可，而写者也无需等待持锁，直接写副本，写完走人，后来的事就交给系统了….
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